인프런 커뮤니티 질문&답변

구하지 않으셔도 됩니다.

눈으로 확인 가능하면 충분합니다 🙂

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이선희님.

데이터 분석에서 iloc와 같은 기능을 사용하여 특정 조건의 데이터를 추출하는 것은 데이터 분석의 정확성과 효율성을 높이는 데 매우 유용합니다. 특히 데이터가 많은 경우, 직접 육안으로 값을 판단하는 것은 비효율적일 수 있으며 오류를 유발할 가능성이 높습니다.

시험 환경에서는 일반적으로 정확한 분석 결과를 제출하는 것이 목표이기 때문에, 최종 코드를 완성하여 검증된 결과를 제시하는 것이 좋습니다. 이는 각 데이터에 대해 일관성 있는 접근 방법을 보장하며, 결과의 재현성을 높입니다.

하지만, 문제의 요구사항에 따라 필요한 경우 수행 과정을 모두 보여줄 필요가 없습니다. 만약 정답만 기입하는 것이 요구사항이라면, 최종 정답을 도출한 것을 확인할 수 있는 코드를 작성하여 참고 자료로 제출하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 추후 문제의 재검토가 필요할 때 유용할 수 있습니다.

아래의 유사 질문들을 참고하여 더 깊이 있는 이해를 하실 수 있습니다:

1. 섹션3-3 문제 8번에서 - iloc와 loc의 차이점을 이해하고 해당 인덱싱 방법을 적절히 사용하는 방법을 배울 수 있습니다.

2. 5회 기출유형(작업형1) 3번 - iloc와 loc의 잘못된 사용으로 인한 오류와 그 해결 방안을 확인할 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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